package com.wzz.utils.kms;

import lombok.Data;

import java.util.*;

// 假设我们有一个Person类，包含姓名、年龄、收入等特征
@Data
class Person {
    String name;
    int age;
    double income;

    public Person(String name, int age, double income) {
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.income = income;
    }
    // 其他特征...
}

// K-means聚类算法实现
public class ClusteringAlgorithm {
    public List<List<Person>> kMeansClustering(List<Person> people, int k) {
        // 初始化聚类中心、迭代等逻辑...
        // 这里省略具体实现细节

        // 聚类结果：每个聚类中的人物列表
        List<List<Person>> clusters = new ArrayList<>();
        // 根据聚类结果将人物分配到相应的聚类中...

        return clusters;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 准备人物数据集...
        List<Person> people = new ArrayList<>(); // 从某处获取或生成人物数据集；
        people.add(new Person("李四",1,2));
        people.add(new Person("李四2",2,3));
        people.add(new Person("李四3",3,4));
        people.add(new Person("李四4",4,5));
        int k = 3; // 假设我们想要将人物分为3个聚类
        ClusteringAlgorithm algorithm = new ClusteringAlgorithm();
        List<List<Person>> clusters = algorithm.kMeansClustering(people, k);

        // 创建并输出每个聚类的人物画像...
        for (int i = 0; i < clusters.size(); i++) {
            List<Person> cluster = clusters.get(i);
            System.out.println("Cluster " + (i + 1) + ":");
            for (Person person : cluster) {
                System.out.println("  " + person.name + " (代表特征...)");
            }
            // 根据聚类特征分析生成代表性的人物画像...
        }
    }
}
